Nombre: BASE DE DATOS II
Código: 525102007
Carácter: Obligatoria
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 2º - Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
[CB1 ]. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
[CB2 ]. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
[CB3 ]. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
[CB5 ]. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
[CG2 ]. Conocer y aplicar los fundamentos de ingeniería y tecnologías informáticas actuales para diseñar e implementar nuevas aplicaciones de análisis de datos.
[CG4 ]. Capacidad para aplicar los métodos generales de la ciencia e ingeniería de datos en los tipos de datos de dominios específicos, así como en la presentación de los datos, el modelado de datos y procesos, los roles organizacionales y las relaciones entre estos.
[CE12 ]. Diseñar, construir y gestionar bases de datos relacionales y no relacionales (SQL y NoSQL), integrarlas con soluciones actualizadas de almacenamiento de datos, y asegurar el uso efectivo de procesos ETL (Extract, Transform, Load), OLTP (On-Line Transactional Processing) y OLAP (On-Line Analytical Processing) para grandes volúmenes de datos.
[CE14 ]. Desarrollar e implementar modelos de datos relevantes, definir metadatos usando estándares y prácticas comunes para distintos tipos de fuentes de datos en una variedad de dominios científicos e industriales.
Conocer e implementar los modelos de datos adecuados a cada tipo de problema de gestión de información.
Diseñar y construir bases de datos siguiendo modelos de datos no relacionales.
Explotar el contenido de bases de datos no relacionales.
Interactuar programáticamente con bases de datos.
Definir requisitos técnicos para bases de datos SQL y noSQL para la ingesta y consulta de datos.
Aplicar la gestión de transacciones para problemas de ciencia de datos.
Conocer los principios de optimización de consultas.
Tipos de bases de datos NoSQL. Diseño y consulta en bases de datos NoSQL. Programación con bases de datos SQL y NoSQL Transacciones en bases de datos SQL y NoSQL. Optimización de consultas en bases de datos SQL y NoSQL. Procesos ETL (Extract, Transform, Load), OLTP (On- Line Transactional Processing) y OLAP (On-Line Analytical Processing) para grandes volúmenes de datos.
Bases de datos II
TEMA 1. Introducción a las bases de datos NoSQL. NoSQL vs. SQL // Transacciones ACID vs. BASE // Diferencia en el modelado // Tipos de BBDD NoSQL
TEMA 2. El paradigma de agregación y las BBDD de documentos. Agregación vs. referencia // Schemaless // Paradigam de documentos // Map-Reduce
TEMA 3. BBDD orientadas a columnas y OLAP. El paradigma columnar // Ventajas en cargas OLAP
TEMA 4. BBDD de grafos. El paradigma de grafos // Bases de datos de grafos // Consultas en grafos
TEMA 5. Optimización del acceso a datos y consultas. Modelado NoSQL para la optimización // Índices, sharding, distribución, paralelización
TEMA 6. Otros paradigmas de almacenamiento de datos. Paradigmas NewSQL // Procesamiento de logs y bases de datos de etiquetas
Práctica de BBDD documentales
Relacionado con: Tema 1: Introducción a las bases de datos NoSQL Tema 2: El paradigma de agregación y las BBDD de documentos Tema 5: Optimización del acceso a datos y consultas
Práctica de BBDD columnares
Relacionado con: Tema 3: BBDD orientadas a columnas y OLAP Tema 5: Optimización del acceso a datos y consultas
Práctica de BBDD de grafos
Relacionado con: Tema 4: BBDD de grafos Tema 5: Optimización del acceso a datos y consultas Tema 6: Otros paradigmas de almacenamiento de datos
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual, y en el que encontraras instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
LECTURE 1. Introduction to NoSQL databases. NoSQL vs. SQL // ACID transactions vs. BASE // Difference in modeling // Types of NoSQL databases
LECTURE 2. The aggregation paradigm and the databases of documents. Aggregation vs. reference // Schemaless // Document Paradigm // Map-Reduce
LECTURE 3. Databases oriented to columns and OLAP. The columnar paradigm // Advantages in OLAP loads
LECTURE 4. Database of graphs. The graph paradigm // Graph databases // Queries on graphs
LECTURE 5. Optimization of access to data and consultations. NoSQL modeling for optimization // Indexes, sharding, distribution, parallelization
LECTURE 6. Other data storage paradigms. NewSQL paradigms // Log processing and tag databases
Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas.
Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor.
20
100
Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos.
Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos
5
100
Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos.
Ejercicios prácticos resueltos en aula de informática.
28
100
Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades.
Preparación de trabajos y estudio personal.
90
0
Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor.
Tutorías formativas y resolución de dudas.
3
100
Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia.
Pruebas y actividades de evaluación según se describe en el apartado "Sistemas de evaluación".
4
100
Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.
Exámenes sobre los contenidos cubiertos en clase de teoría.
40 %
Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas.
0 %
Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.
Memorias de prácticas y de trabajos.
60 %
Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.
Exámenes sobre los contenidos cubiertos en clase de teoría.
40 %
Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.
Memorias de prácticas y de trabajos.
60 %
La asignatura consta de dos partes, teoría y práctica. La teoría se evalúa en el examen teórico/práctico, y para hacer media hay que obtener al menos un 4 sobre 10. La práctica se evaluará con boletines de prácticas (ponderado cada uno con un porcentaje que sumará el 50% de la nota de prácticas), y 50% en el examen teórico/práctico. Los boletines y la parte de práctica del examen tienen que superar el 5 sobre 10 para hacer media. La nota se calculará como 40% teoría + 60% práctica. Las partes aprobadas (teoría o prácticas), se guardarán hasta la siguiente convocatoria de julio. La clasificación será de "suspenso" en caso de haber suspendido alguna de las partes. De "no presentado" en otro caso.
El artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) prevé: "Salvo en el caso de actividades definidas como obligatorias en la guía docente, si el estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una prueba global".
Autor: Pramod Sadalage
Título: NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence
Editorial: Addison-Wesley Professional
Fecha Publicación:
ISBN: 978-0321826626
Autor: Luc Perkins, Eric Redmond, Jim Wilson
Título: Seven Databases in Seven Weeks
Editorial: Pragmatic Bookshelf
Fecha Publicación:
ISBN: 978-1680502534
Autor: Nathan Marz, James Warren
Título: Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data system
Editorial: Manning Publications
Fecha Publicación:
ISBN: 978-1617290343
Autor: Rick Copeland
Título: MongoDB Applied Design Patterns
Editorial: O'Reilly Media, Inc.
Fecha Publicación:
ISBN: 9781449340049